Harmony Search Algorithm / Del Ser, Javier  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : Harmony Search Algorithm : Proceedings of the 3rd International Conference on Harmony Search Algorithm (ICHSA 2017) Tipo de documento: documento electrónico Autores: Del Ser, Javier, Mención de edición: 1 ed. Editorial: Singapore [Malasia] : Springer Fecha de publicación: 2017 Número de páginas: XIV, 366 p. 104 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-981-10-3728-3 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Inteligencia Computacional  Inteligencia artificial  Algoritmos Clasificación: 006.3 Resumen: Este libro presenta contribuciones técnicas de última generación basadas en uno de los algoritmos de optimización evolutiva más exitosos publicados hasta la fecha: Harmony Search. Las contribuciones abarcan desde derivaciones técnicas novedosas de este algoritmo hasta aplicaciones en los amplios campos de la ingeniería civil, la energía, el transporte y la movilidad y la salud, entre muchos otros, y se centran no sólo en su aplicabilidad entre dominios, sino también en sus principales operadores evolutivos, incluidos elementos inspirados en otras metaheurísticas. La comunidad científica mundial está siendo testigo de un aumento de nuevos avances innovadores en todas las áreas de la inteligencia computacional, con una avalancha particular de investigaciones centradas en la computación evolutiva y la optimización bioinspirada. Los procesos observados en la naturaleza y la sociología han proporcionado la base para desarrollos algorítmicos innovadores destinados a aprovechar la capacidad inherente de adaptación caracterizada por varios animales, incluidas hormigas, luciérnagas, lobos y humanos. Sin embargo, son los patrones de comportamiento observados en la composición musical los que motivaron la aparición del algoritmo Harmony Search, un algoritmo de optimización metaheurístico que durante la última década ha demostrado dominar a otros solucionadores en una gran cantidad de escenarios de aplicación. El libro consta de una selección de las mejores contribuciones presentadas en ICHSA, un importante evento bianual donde los principales expertos mundiales en optimización metaheurística presentan sus últimos hallazgos y discuten el pasado, presente y futuro del apasionante campo de la optimización de Harmony Search. Proporciona un valioso recurso de referencia para los investigadores que trabajan en el campo de la metaheurística de optimización y una base técnica sólida para investigaciones de primera línea en torno a este algoritmo. Nota de contenido: Sensitivity Analysis on Migration Parameters of Parallel Harmony Search -- Multi-layered Harmony Search Algorithm: Introduction of a Novel and Efficient Structure -- Application of Self-adaptive Method in Multi-objective Harmony Search Algorithm -- A Comparative Study of Exploration Ability of Harmony Search Algorithms -- The Extraordinary Particle Swarm Optimization and its Application in Constrained Engineering Problems -- Metaheuristic based Optimization for Tuned Mass Dampers using Frequency Domain Responses. Tipo de medio : Computadora Summary : This book presents state-of-the-art technical contributions based around one of the most successful evolutionary optimization algorithms published to date: Harmony Search. Contributions span from novel technical derivations of this algorithm to applications in the broad fields of civil engineering, energy, transportation & mobility and health, among many others and focus not only on its cross-domain applicability, but also on its core evolutionary operators, including elements inspired from other meta-heuristics. The global scientific community is witnessing an upsurge in groundbreaking, new advances in all areas of computational intelligence, with a particular flurry of research focusing on evolutionary computation and bio-inspired optimization. Observed processes in nature and sociology have provided the basis for innovative algorithmic developments aimed at leveraging the inherent capability to adapt characterized by various animals, including ants, fireflies, wolves and humans. However, it is the behavioral patterns observed in music composition that motivated the advent of the Harmony Search algorithm, a meta-heuristic optimization algorithm that over the last decade has been shown to dominate other solvers in a plethora of application scenarios. The book consists of a selection of the best contributions presented at ICHSA, a major biannual event where leading global experts on meta-heuristic optimization present their latest findings and discuss the past, present, and future of the exciting field of Harmony Search optimization. It provides a valuable reference resource for researchersworking in the field of optimization meta-heuristics, and a solid technical base for frontline investigations around this algorithm. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Harmony Search Algorithm : Proceedings of the 3rd International Conference on Harmony Search Algorithm (ICHSA 2017) [documento electrónico] / Del Ser, Javier,  . -  1 ed.  . - Singapore [Malasia] : Springer, 2017 . - XIV, 366 p. 104 ilustraciones. ISBN : 978-981-10-3728-3 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Inteligencia Computacional  Inteligencia artificial  Algoritmos Clasificación: 006.3 Resumen: Este libro presenta contribuciones técnicas de última generación basadas en uno de los algoritmos de optimización evolutiva más exitosos publicados hasta la fecha: Harmony Search. Las contribuciones abarcan desde derivaciones técnicas novedosas de este algoritmo hasta aplicaciones en los amplios campos de la ingeniería civil, la energía, el transporte y la movilidad y la salud, entre muchos otros, y se centran no sólo en su aplicabilidad entre dominios, sino también en sus principales operadores evolutivos, incluidos elementos inspirados en otras metaheurísticas. La comunidad científica mundial está siendo testigo de un aumento de nuevos avances innovadores en todas las áreas de la inteligencia computacional, con una avalancha particular de investigaciones centradas en la computación evolutiva y la optimización bioinspirada. Los procesos observados en la naturaleza y la sociología han proporcionado la base para desarrollos algorítmicos innovadores destinados a aprovechar la capacidad inherente de adaptación caracterizada por varios animales, incluidas hormigas, luciérnagas, lobos y humanos. Sin embargo, son los patrones de comportamiento observados en la composición musical los que motivaron la aparición del algoritmo Harmony Search, un algoritmo de optimización metaheurístico que durante la última década ha demostrado dominar a otros solucionadores en una gran cantidad de escenarios de aplicación. El libro consta de una selección de las mejores contribuciones presentadas en ICHSA, un importante evento bianual donde los principales expertos mundiales en optimización metaheurística presentan sus últimos hallazgos y discuten el pasado, presente y futuro del apasionante campo de la optimización de Harmony Search. Proporciona un valioso recurso de referencia para los investigadores que trabajan en el campo de la metaheurística de optimización y una base técnica sólida para investigaciones de primera línea en torno a este algoritmo. Nota de contenido: Sensitivity Analysis on Migration Parameters of Parallel Harmony Search -- Multi-layered Harmony Search Algorithm: Introduction of a Novel and Efficient Structure -- Application of Self-adaptive Method in Multi-objective Harmony Search Algorithm -- A Comparative Study of Exploration Ability of Harmony Search Algorithms -- The Extraordinary Particle Swarm Optimization and its Application in Constrained Engineering Problems -- Metaheuristic based Optimization for Tuned Mass Dampers using Frequency Domain Responses. Tipo de medio : Computadora Summary : This book presents state-of-the-art technical contributions based around one of the most successful evolutionary optimization algorithms published to date: Harmony Search. Contributions span from novel technical derivations of this algorithm to applications in the broad fields of civil engineering, energy, transportation & mobility and health, among many others and focus not only on its cross-domain applicability, but also on its core evolutionary operators, including elements inspired from other meta-heuristics. The global scientific community is witnessing an upsurge in groundbreaking, new advances in all areas of computational intelligence, with a particular flurry of research focusing on evolutionary computation and bio-inspired optimization. Observed processes in nature and sociology have provided the basis for innovative algorithmic developments aimed at leveraging the inherent capability to adapt characterized by various animals, including ants, fireflies, wolves and humans. However, it is the behavioral patterns observed in music composition that motivated the advent of the Harmony Search algorithm, a meta-heuristic optimization algorithm that over the last decade has been shown to dominate other solvers in a plethora of application scenarios. The book consists of a selection of the best contributions presented at ICHSA, a major biannual event where leading global experts on meta-heuristic optimization present their latest findings and discuss the past, present, and future of the exciting field of Harmony Search optimization. It provides a valuable reference resource for researchersworking in the field of optimization meta-heuristics, and a solid technical base for frontline investigations around this algorithm. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]

Intelligent Distributed Computing XII / Del Ser, Javier ; Osaba, Eneko ; Bilbao, Miren Nekane ; Sanchez-Medina, Javier J. ; Vecchio, Massimo ; Yang, Xin-She  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : Intelligent Distributed Computing XII Tipo de documento: documento electrónico Autores: Del Ser, Javier, ; Osaba, Eneko, ; Bilbao, Miren Nekane, ; Sanchez-Medina, Javier J., ; Vecchio, Massimo, ; Yang, Xin-She, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: XV, 448 p. 108 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-99626-4 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Inteligencia artificial  Inteligencia Computacional Clasificación: 006.3 Resumen: Este libro reúne una gran cantidad de contribuciones de investigación sobre avances recientes en computación inteligente y distribuida, y que presenta hallazgos tanto arquitectónicos como algorítmicos en estos campos. Se presta especial atención a nuevas técnicas y aplicaciones para la computación evolutiva, la inteligencia de enjambre, los sistemas multiagente, la optimización multicriterio y los modelos de aprendizaje automático profundo/superficial, todos los cuales se abordan como impulsores tecnológicos para permitir el razonamiento y la toma de decisiones autónomos. en entornos distribuidos complejos. Parte del libro también está dedicada a nuevos métodos de programación y asignación de recursos para sistemas informáticos distribuidos. El libro representa las actas revisadas por pares del 12.º Simposio Internacional sobre Computación Distribuida Inteligente (IDC 2018), que se celebró en Bilbao, España, del 15 al 17 de octubre de 2018. Nota de contenido: Part I: Main Track -- Long distance in-links for ranking enhancement -- Concept Tracking and Adaptation for Drifting Data Streams under Extreme Verification Latency -- Adversarial Sample Crafting for Time Series Classification with Elastic Similarity Measures -- Slot Co-allocation Optimization in Distributed Computing with Heterogeneous Resources -- About Designing an Observer Pattern-Based Architecture for a Multi-Objective Metaheuristic Optimization Framework -- Scalable Inference of Gene Regulatory Networks with the Spark Distributed Computing Platform -- Finding Best Compiler Options for Critical Software Using Parallel Algorithms -- Drift Detection over Non-stationary Data Streams using Evolving Spiking Neural Networks -- Part II: Energy -- A Hybrid Ensemble of Heterogeneous Regressors for Wind Speed Estimation in Wind Farms -- Bio-inspired approximation to MPPT under real irradiation conditions -- Part III: Industry -- Decision Making in Industry 4.0 Scenarios supported by Imbalanced Data Classification. Tipo de medio : Computadora Summary : This book gathers a wealth of research contributions on recent advances in intelligent and distributed computing, and which present both architectural and algorithmic findings in these fields. A major focus is placed on new techniques and applications for evolutionary computation, swarm intelligence, multi-agent systems, multi-criteria optimization and Deep/Shallow machine learning models, all of which are approached as technological drivers to enable autonomous reasoning and decision-making in complex distributed environments. Part of the book is also devoted to new scheduling and resource allocation methods for distributed computing systems. The book represents the peer-reviewed proceedings of the 12th International Symposium on Intelligent Distributed Computing (IDC 2018), which was held in Bilbao, Spain, from October 15 to 17, 2018. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Intelligent Distributed Computing XII [documento electrónico] / Del Ser, Javier, ; Osaba, Eneko, ; Bilbao, Miren Nekane, ; Sanchez-Medina, Javier J., ; Vecchio, Massimo, ; Yang, Xin-She,  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2018 . - XV, 448 p. 108 ilustraciones. ISBN : 978-3-319-99626-4 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Inteligencia artificial  Inteligencia Computacional Clasificación: 006.3 Resumen: Este libro reúne una gran cantidad de contribuciones de investigación sobre avances recientes en computación inteligente y distribuida, y que presenta hallazgos tanto arquitectónicos como algorítmicos en estos campos. Se presta especial atención a nuevas técnicas y aplicaciones para la computación evolutiva, la inteligencia de enjambre, los sistemas multiagente, la optimización multicriterio y los modelos de aprendizaje automático profundo/superficial, todos los cuales se abordan como impulsores tecnológicos para permitir el razonamiento y la toma de decisiones autónomos. en entornos distribuidos complejos. Parte del libro también está dedicada a nuevos métodos de programación y asignación de recursos para sistemas informáticos distribuidos. El libro representa las actas revisadas por pares del 12.º Simposio Internacional sobre Computación Distribuida Inteligente (IDC 2018), que se celebró en Bilbao, España, del 15 al 17 de octubre de 2018. Nota de contenido: Part I: Main Track -- Long distance in-links for ranking enhancement -- Concept Tracking and Adaptation for Drifting Data Streams under Extreme Verification Latency -- Adversarial Sample Crafting for Time Series Classification with Elastic Similarity Measures -- Slot Co-allocation Optimization in Distributed Computing with Heterogeneous Resources -- About Designing an Observer Pattern-Based Architecture for a Multi-Objective Metaheuristic Optimization Framework -- Scalable Inference of Gene Regulatory Networks with the Spark Distributed Computing Platform -- Finding Best Compiler Options for Critical Software Using Parallel Algorithms -- Drift Detection over Non-stationary Data Streams using Evolving Spiking Neural Networks -- Part II: Energy -- A Hybrid Ensemble of Heterogeneous Regressors for Wind Speed Estimation in Wind Farms -- Bio-inspired approximation to MPPT under real irradiation conditions -- Part III: Industry -- Decision Making in Industry 4.0 Scenarios supported by Imbalanced Data Classification. Tipo de medio : Computadora Summary : This book gathers a wealth of research contributions on recent advances in intelligent and distributed computing, and which present both architectural and algorithmic findings in these fields. A major focus is placed on new techniques and applications for evolutionary computation, swarm intelligence, multi-agent systems, multi-criteria optimization and Deep/Shallow machine learning models, all of which are approached as technological drivers to enable autonomous reasoning and decision-making in complex distributed environments. Part of the book is also devoted to new scheduling and resource allocation methods for distributed computing systems. The book represents the peer-reviewed proceedings of the 12th International Symposium on Intelligent Distributed Computing (IDC 2018), which was held in Bilbao, Spain, from October 15 to 17, 2018. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]

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